一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114299108A(43)申请公布日2022.04.08(21)申请号202111400051.X(22)申请日2021.11.19(71)申请人湖北航天飞行器研究所地址430000湖北省武汉市东西湖区金山大道9号(72)发明人陈文鑫张华君张紫龙周子鸣兰子柠李钟谷李康伟黄晓龙(74)专利代理机构武汉智汇为专利代理事务所(普通合伙)42235代理人李恭渝(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06T7/269(2017.01)G06T7/73(2017.01)G06V20/17(2022.01)权利要求书1页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法(57)摘要本发明涉及一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，包括如下步骤：无人机连续拍摄目标区域的高分辨率航拍图，同时记录无人机各拍摄时刻的速度；将航拍图组进行预处理；按照拍摄时间顺序，利用RAFT网络结构计算每张图片所有像素点的速度矩阵；截取所有图片共有的矩形区域，并从原速度矩阵中截取所述矩形区域的速度子矩阵；将各矩形区域图片同一位置像素各时刻的速度视作一组时域信号，将时域信号转换到频域中，将高频成分较多的信号对应的像素标记为环境背景，将低频成分构成的信号对应的像素标记为伪装目标；将离散的单个像素点视为干扰点过滤；将过滤后得到的伪装目标像素在图片中突出标记，得到该区域的伪装目标识别结果。CN114299108ACN114299108A权利要求书1/1页1.一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据侦察任务要求，无人机连续拍摄目标区域的高分辨率航拍图，同时记录无人机各拍摄时刻的速度；S2、读取拍摄的高分辨率航拍图组，进行预处理；S3、按照拍摄时间顺序，依次输入两张图片，利用RAFT网络结构计算前一帧图片中各像素点的速度，记录每张图片所有像素点的速度矩阵，得到除最后一张图片外，所有图片的速度矩阵；S4、截取所有图片共有的矩形区域，并从原速度矩阵中截取所述矩形区域的速度子矩阵；S5、将各矩形区域图片同一位置像素各时刻的速度视作一组时域信号，将各组时域信号转换到频域中，分析各信号的频率成分；将高频成分较多的信号对应的像素标记为环境背景，将由低频成分构成的信号对应的像素标记为伪装目标；S6、在标记为伪装目标的像素中，将离散分布的单个像素点视为干扰点进行过滤；将过滤后得到的伪装目标像素在任一帧图片中突出标记，得到该区域的伪装目标识别结果。2.根据权利要求1所述的基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，拍摄频率不低于20Hz。3.根据权利要求1所述的基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，预处理包括直方图均衡化、图片格式的调整以及图片序号的格式统一。4.根据权利要求1所述的基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，其特征在于，所述步骤S3中图片速度矩阵的计算方法使用深度学习模型中的RAFT网络结构，得到各像素点的光流位移矩阵。5.根据权利要求4所述的基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，其特征在于，所述步骤S3中的RAFT网络结构包含特征编码器、内容编码器和更新模块。6.根据权利要求4所述的基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，其特征在于，所述步骤S3中使用深度学习模型中的RAFT网络结构计算出图片的光流后，还需计算图片的速度矩阵，计算过程为：将光流矩阵的水平、竖直上两个分量同时除以采样时间间隔，即可求得速度矩阵，如下其中u1n，v1n分别是坐标为(1，n)的像素的水平、竖直速度分量。2CN114299108A说明书1/5页一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法技术领域[0001]本发明涉及伪装目标识别领域，具体涉及一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法。背景技术[0002]目标识别无论在生活中还是在军事领域都有着广泛的应用。通常是利用雷达、声纳定位、红外检测、人脸识别等设备来分析目标的形状、辐射分布、回波特性等信息来确定目标的类型。[0003]随着光学对抗技术的飞速发展，世界各军事强国在军事目标上采用了大量的红外隐身措施，如伪装网、红外诱饵弹以及红外隐身涂料等，极大地降低了目标与背景的辐射对比特征，使得装备有高精度的红外探测器的制导武器和侦查设备都无法有效地识别伪装的军事目标。[0004]光谱分析、图像处理等方法依赖于图像的光谱、像素灰度值这些物理特征，在野外环境中也无法准确识别高度迷彩伪装的军事目标如坦克等。而近年来火热的基于人工智能、深度学习的伪装目标识别方法，需要海量丰富的训练样本支持，存在数据采编训练成本高的问题，且计算分析耗时长。所以需要一种适